出版時(shí)間:2010-8 出版社:中國(guó)人民大學(xué)出版社 作者:(美)萊文,(美)克雷比爾,(美)貝倫森 著,黃耀鋒 等譯 頁數(shù):536
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前言
商務(wù)統(tǒng)計(jì)學(xué)可以定義為在準(zhǔn)確調(diào)查研究基礎(chǔ)上,對(duì)可靠數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與概括,整理出一套有助于經(jīng)營(yíng)管理者在不確定條件下作出正確決策的原理和方法。這一定義的關(guān)鍵在于準(zhǔn)確的觀察、科學(xué)的分析和正確的決策。多年前,我曾同一群來訪的美國(guó)商學(xué)院的MBA學(xué)生座談,當(dāng)問到哪門課他們最不愿意學(xué)時(shí),回答正是商務(wù)統(tǒng)計(jì)。前不久,聽美國(guó)商學(xué)院的一位教授講,商務(wù)統(tǒng)計(jì)已被美國(guó)最有影響力的商學(xué)院資質(zhì)認(rèn)定機(jī)構(gòu)AA仁;SB定為MBA學(xué)生的必修課程,由此可見商務(wù)統(tǒng)計(jì)課有兩個(gè)特點(diǎn):一是抽象難懂;二是在經(jīng)營(yíng)管理決策過程中必不可少。商務(wù)統(tǒng)計(jì)之所以被許多MBA學(xué)生認(rèn)為抽象難懂,不外乎下列兩個(gè)原因。首先,MBA是一個(gè)實(shí)戰(zhàn)性很強(qiáng)的職業(yè)學(xué)位,在MBA的主要課程中,涉及數(shù)量分析方法的課程并不多,除了運(yùn)營(yíng)管理中有時(shí)會(huì)講些運(yùn)籌學(xué)的基本方法以外,商務(wù)統(tǒng)計(jì)恐怕是唯一大量涉及數(shù)學(xué)知識(shí)的課程。更何況近十年來以優(yōu)化數(shù)學(xué)方法為主要內(nèi)容的運(yùn)籌學(xué)在美國(guó)商學(xué)院有越講越少的趨勢(shì),商務(wù)統(tǒng)計(jì)對(duì)于數(shù)學(xué)基礎(chǔ)較為薄弱的那部分MBA學(xué)生而言,就越發(fā)“令人討厭”。如果說第一個(gè)原因主要是由于部分學(xué)生的教育背景薄弱造成的,那么第二個(gè)原因則主要在于教師。對(duì)于一個(gè)善于總結(jié)經(jīng)驗(yàn)的教師來說,為MBA學(xué)生講授商務(wù)統(tǒng)計(jì)課程或許會(huì)成為一件趣事。2001年《青年文摘》上曾經(jīng)刊載了一篇杰溫。湯姆的文章(題為“第二種思維方式”),講的是一位數(shù)學(xué)天分不足的學(xué)生在善于揣摩學(xué)生心理的教授的幫助下,如何學(xué)好統(tǒng)計(jì)學(xué)的故事。盡管這篇短文的故事情節(jié)有些夸張,結(jié)果頗具戲劇性,但是細(xì)細(xì)品味之下,也不無道理。統(tǒng)計(jì)學(xué)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)主要是概率論,而概率論是研究不確定性的學(xué)問,與傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)學(xué)科,如代數(shù)、幾何、微積分等,就其基本思路而言并不相同。只要學(xué)習(xí)方法得當(dāng),加之多花上些工夫,數(shù)學(xué)基礎(chǔ)薄弱的學(xué)生仍有很大的可能取得好成績(jī)。
內(nèi)容概要
本書由三位美國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)教育名家聯(lián)袂編寫,旨在滿足經(jīng)濟(jì)管理類專業(yè)學(xué)生及其他非統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)讀者的需要。其主要特色表現(xiàn)在: ·內(nèi)容簡(jiǎn)明,篇幅適中,適合國(guó)內(nèi)教學(xué)的實(shí)際需要。 ·數(shù)學(xué)推導(dǎo)很少,結(jié)合各種常用的計(jì)算機(jī)統(tǒng)計(jì)軟件講解,對(duì)學(xué)生的數(shù)學(xué)要求不高,特別適合非統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的讀者學(xué)習(xí)。 ·精心編寫了大量的習(xí)題和案例,這些習(xí)題和案例大多來自現(xiàn)實(shí)的商務(wù)生活,讀者一旦仔細(xì)琢磨了這些案例,就會(huì)驚訝地發(fā)現(xiàn),統(tǒng)計(jì)學(xué)對(duì)指導(dǎo)商務(wù)決策具有十分重要的作用。 ·人性化的體例風(fēng)格。全書的習(xí)題編排循序漸進(jìn)且前后呼應(yīng)。同時(shí),讀者還可以上網(wǎng)做案例。
作者簡(jiǎn)介
作者:(美國(guó))戴維·M·萊文(David M.Levine) (美國(guó))蒂莫西·C·克雷比爾(Timothy C.Krehbiel) (美國(guó))馬克·L·貝倫森(Mark L.Berenson) 譯者:黃耀鋒 王小勇 等 合著者:胡大源
書籍目錄
第1章 概述與數(shù)據(jù)收集 1.1 為什么學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué) 1.2 商業(yè)世界中的統(tǒng)計(jì)學(xué) 1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本術(shù)語 1.4 本書的組織方式 1.5 數(shù)據(jù)的來源 1.6 數(shù)據(jù)的類型 1.7 Microsoft,Excel和Minitab 1.8 學(xué)習(xí)使用統(tǒng)計(jì)程序第2章 用圖表演示數(shù)據(jù) 2.1 屬性數(shù)據(jù)的圖表演示 2.2 組織數(shù)值數(shù)據(jù) 2.3 數(shù)值數(shù)據(jù)的圖表演示 2.4 交叉分類表 2.5 散點(diǎn)圖和時(shí)間序列圖 2.6 圖表的誤用和道德問題第3章 數(shù)值描述度量 3.1 集中趨勢(shì)的度量 3.2 變異程度和分布形狀 3.3 總體的數(shù)值型描述性度量 3.4 四分位數(shù)和盒須圖 3.5 協(xié)方差和相關(guān)系數(shù) 3.6 描述性數(shù)值度量:缺陷和道德問題第4章 概率論基礎(chǔ) 4.1 概率論基礎(chǔ) 4.2 條件概率 4.3 貝葉斯定理 4.4 道德問題和概率第5章 離散概率分布 5.1 離散隨機(jī)變量的概率分布 5.2 二項(xiàng)分布 5.3 泊松分布第6章 正態(tài)分布 6.1 連續(xù)概率分布 6.2 正態(tài)分布 6.3 估計(jì)正態(tài)性第7章 抽樣和抽樣分布 7.1 抽樣分布 7.2 估計(jì)調(diào)查的價(jià)值 7.3 抽樣分布 7.4 均值的抽樣分布 7.5 比例的抽樣分布第8章 置信區(qū)間估計(jì) 8.1 總體均值的置信區(qū)間估計(jì)(已知σ時(shí)) 8.2 總體均值的置信區(qū)間估計(jì)(未知σ時(shí)) 8.3 比例的置信區(qū)間估計(jì) 8.4 樣本容量的確定 8.5 置信區(qū)間估計(jì)和道德問題第9章 假設(shè)檢驗(yàn)基礎(chǔ):?jiǎn)蝹?cè)檢驗(yàn) 9.1 基本假設(shè)檢驗(yàn)方法 9.2 均值的t假設(shè)檢驗(yàn)(σ未知) 9.3 單側(cè)檢驗(yàn) 9.4 比例的Z假設(shè)檢驗(yàn) 9.5 假設(shè)檢驗(yàn)的潛在缺陷和職業(yè)道德問題第10章 兩個(gè)樣本數(shù)值數(shù)據(jù)假設(shè)檢驗(yàn)和單向方差分析 10.1 兩個(gè)獨(dú)立總體的均值比較 10.2 兩個(gè)相關(guān)樣本的均值比較 10.3 兩個(gè)獨(dú)立總體的比例差異的比較 10.4 兩個(gè)總體方差差異的F檢驗(yàn) 10.5 單向方差分析第11章 x2檢驗(yàn) 11.1 兩個(gè)比例差異的x2檢驗(yàn) 11.2 多個(gè)比例差異的x2檢驗(yàn) 11.3 獨(dú)立性的x2檢驗(yàn)第12章 一元線性回歸 12.1 回歸模型的類型 12.2 建立一元線性回歸方程 12.3 離差的度量 12.4 假設(shè)條件 12.5 殘差分析 12.6 有關(guān)斜率和相關(guān)系數(shù)的統(tǒng)計(jì)推斷 12.7 均值的估計(jì)和單個(gè)數(shù)值的預(yù)測(cè) 12.8 回歸的缺陷第13章 多元回歸 13.1 建立多元回歸模型 13.2 r2,調(diào)整后的r2和整體的F檢驗(yàn) 13.3 多元回歸模型的殘差分析 13.4 總體回歸系數(shù)的統(tǒng)計(jì)推斷 13.5 虛擬變量和交互項(xiàng)在回歸模型中的使用第14章 質(zhì)量管理中的統(tǒng)計(jì)應(yīng)用 14.1 控制圖論 14.2 比例的控制圖:P圖 14.3 紅珠子實(shí)驗(yàn)——理解過程波動(dòng) 14.4 波動(dòng)幅度和均值的控制圖 14.5 全面質(zhì)量管理 14.6 六西格瑪附錄自我測(cè)驗(yàn)答案和部分偶數(shù)習(xí)題答案
章節(jié)摘錄
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